AI SDRでインバウンドセールスを拡大し、78%のリードをエンドツーエンドで資格確認

毎週、数百人がエンタープライズセールスフォームを記入し、プラットフォームや価格について知るために当社のウェブサイトを訪れます。しかし、これらのリードの多くは、当社のセルフサーブプランに適しており、これらは大多数のユーザーに対応し、ウェブサイトに詳細なドキュメントがあります。

営業チームはすべてのリードと直接会いたいと考えていますが、彼らの焦点はカスタマイズされたソリューションを必要とするエンタープライズ導入にあります。その代わりに、各提出を手動でレビューし、エンタープライズ会話に適しているか、セルフサーブに誘導する方が良いかを特定します。しかし、多くのフォームにはリードの使用ケースの曖昧な説明など、不完全な詳細が含まれており、決定を下す前にコンテキストを確認するためにフォローアップが必要です。このプロセスは応答時間を遅らせ、より優先度の高いエンタープライズ機会から注意をそらす可能性があります。

エンタープライズ資格のあるリードにとって、フォーム提出のレビューによる遅延は勢いを失うことを意味します。理想的には、エンタープライズリードはコンタクトセールスフォームを送信するとすぐにミーティングを予約できるべきです。そうでなければ、金曜日の夜にフォームが提出された場合、リードは月曜日に営業チームがレビューするまで返事を聞けず、最初のミーティングがその週の後半にずれ込むことになります。

需要とチームのキャパシティのギャップを埋めるために、当社はインバウンドAIセールス開発代表（SDR）をエージェントプラットフォームを使用して構築しました。AI SDRはインバウンドリードに対してより迅速でパーソナライズされた体験を提供し、チームが最も影響力のある機会に集中できるようにします。

エージェントの構築方法

インバウンドSDRは、行動、能力、データの3つの柱を中心に構築しました。

1. 行動

エージェントプラットフォームのシステムプロンプトを使用して、SDR「Jon」の行動を定義しました。そこでは、「複雑なAIトピックを親しみやすく感じさせる温かいコンサルティングセールス代表」といったJonのコアな性格特性を概説しました。また、彼の主な目標や、ミーティングを予約したり、チームにメッセージを送ったりするべきシナリオも定義しました。具体的な構造については、当社の プロンプトガイドをご覧ください。

Jonには、100以上のよくある質問と、ウェブサイトのドキュメントからのプロダクト機能の概要を含む広範な知識ベースを装備しました。現在、新しいプロダクトや機能がリリースされるたびに手動でJonの知識ベースを更新していますが、近いうちにターゲットURLを追加し、定期的に自動更新できるようになります。

ローンチ後、GTMチーム全体の営業リーダーと協力して通話記録をレビューし、ミスを特定し、エージェントのパフォーマンスを向上させました。初期の学びには以下が含まれます：

• ユースケースに適したLLMを見つけるには実験が必要：低レイテンシーに最適化されたモデルから始めましたが、信頼性やツール呼び出しに苦労していることを観察し、より能力のあるモデルに切り替えました。アップグレードにより、エージェントが誤って現在の年を参照するなどの幻覚が減少し、下流のツール呼び出しエラーが発生しました。より強力なLLMは、より高度な推論ニーズにも役立ちます。例えば、エージェントは今、リードがプラットフォームの予想使用量を見積もるのを助けることができます。リードが不確かな場合、Jonは今、1日あたりの予想コール数と平均コール時間を尋ね、月間使用量を計算します。

• エージェントは好ましい方法で失敗することができる：エージェントが100%の決定を正しく行うまで、システムプロンプトを調整して偽陽性を偽陰性よりも優先するようにしました：リードと会ってセルフサーブパスに誘導する方が、潜在的なエンタープライズ機会を逃すよりも良いです。

• エッジケースを考慮すると、システムプロンプトが膨らみ、エラーリスクが増加：50以上の通話をレビューした後、「もしXなら、Yを行う」という指示をいくつか導入しました。例えば：「発信者が英語以外の言語を話している場合、その言語でのミーティングを希望するか英語でのミーティングを希望するかを尋ねてから予約する。」大規模コンテキストLLMはこれらのルールを効果的に処理しますが、膨らんだプロンプトはエラーリスクを増加させる可能性があります。プロンプトが拡大するにつれて、複数の質問を一度にするなどの特定の行動がより持続的になることを観察しました。

• ガードレールはプロセスのバイパスを防ぐのに効果的：一部のユーザーは、十分な情報を提供する前にチームと直接話すことを繰り返し要求しました。明示的なガードレールを追加することは、これらの要求を軽減するのに特に効果的です。

• ツール実行中にユーザーはフィードバックを必要とする：Jonがカレンダーの空き状況を確認するなどのツールを使用したとき、発信者はしばしば混乱する沈黙を経験しました。これを解決するために、ツールが使用されていることをユーザーに知らせるオプションの「強制メッセージ」機能を追加しました。

• 音声ベースのインタラクションはエンゲージメントを構築する：約5分の1のリードがJonとのインタラクションを続けるために再度電話をかけてきます。あるケースでは、プロダクトと価格について学んだ後、発信者が単にJonにスパゲッティのレシピを尋ねるために戻ってきました。

2. 能力とカスタムツール

Jonは、人間のSDRがインバウンド会話を独立して管理するために使用するのと同じツールにアクセスできます。

各通話の開始時に、コンタクトフォームの提出をレビューしてコンテキストを収集します。通話中に、リードを資格確認し、タイムゾーンを超えて空き状況を確認してリアルタイムでミーティングを予約できます。ミーティングが予約されると、通話の概要をチームに送信します。

Jonは32の言語をシームレスに切り替えることができ、各地域に最適化された音声を持っています。通常の週では、8つ以上の言語を使用します。

3. データ

各通話の終了時に、Jonはリードの使用ケースと資格確認の決定をキャプチャし、このデータを直接CRMに書き込みます。これにより、チームはすべてのセールスインタラクションを完全に把握できます。

Jonはまた、構造化データとして顧客満足度スコアを記録します。会話の終了時に、リードに1から10のスケールで体験を評価するように求めます。最高評価と最低評価の会話を毎日レビューし、何がうまくいったか、何がうまくいかなかったかを理解します。

これらの行動、能力、データパイプラインにより、Jonは会話の流暢さと運用効率を兼ね備え、人間のSDRと同じワークフローを処理します。

これまでの結果

ローンチ以来、AI SDRは38か国で24時間対応可能になりました。現在、週に50以上の通話を処理しており、2人のフルタイムSDRに相当します。

78%の資格確認の決定には人間の介入が必要ありません。残りの22%では、エージェントは主に「偽陽性」の資格確認を行い、資格を失うべきリードを資格確認します。この結果は、資格を得るべきリードを失格にする代わりに好ましいです。

これらの偽陽性は通常、リードが予想されるボリュームや開始時期を見積もることができない場合に発生します。偽陰性はまれであり、通常、リードがエージェントが十分な情報を得る前に通話を終了した場合に発生します。今後、エージェントはこのような不完全なケースに対して「N/A」を返し、リードを失格にする代わりにします。

「インバウンドセールスがどのようにスケールで機能するかにおいて、根本的な変化を見てきました。AI SDRを使用することで、プラットフォームに興味のある誰もが、いつでも自分の言語でパーソナライズされた会話を始めることができます。プラットフォームを理解する最良の方法は、実際に体験することです。資格のあるリードは、今や数日ではなく数分でミーティングを予約しています。」 – Jonathan Chemouny, EMEAセールスリード, ElevenLabs

平均CSATスコアが8.7で、初期の会話は会話型エージェントが達成できることに対する認識がどれほど迅速に変化しているかを示しています。以下はいくつかの抜粋です：

• 「今日は助けてくれてありがとう。こんなに役立つAIエージェントを初めて見つけました。良い一日を！」

• 「わあ！わあ！正直、あなたはすごいです […] きれいで、よく説明されています。これが会話型AIです。正直、素晴らしいです！」 

• 「[この会話]は私にとって役立ちました。提供されている製品の最初の印象を与えてくれます…いくつかの小さなエラーがありましたが、音声の質、つまり音声の質は非常に印象的です。」

今後の展望

今後数ヶ月で、エージェントの能力を新しいワークフロー機能を通じて拡張します。ワークフローは、より複雑で動的な会話を処理し、より信頼性の高い意思決定をサポートするように設計されています。これにより、アウトバウンドセールスや反応のないリードの再エンゲージメントなど、新しいエージェントのユースケースが解放されます。

今日、チームはAI SDRが行ったすべての決定をレビューしています。まもなく、システムはアカウントエグゼクティブのカレンダーに直接ミーティングを予約し、各ミーティングを正しい担当者に自動的にルーティングするスケジューリングロジックを備えます。

AI SDRは、見込み客の期待に応え、チームが重要な部分に集中するための時間を増やすことで、インバウンドセールスプロセスをすでに再構築しました。これを、音声が技術の主要なインターフェースとなる未来へのもう一歩と見ています。

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